Estadísticas sobre la pobreza

library(ggplot2)
library(ggpubr)
library(markdown)
library(shiny)
## Warning: package 'shiny' was built under R version 4.0.3
library(shinythemes)
library(tidyverse)
## -- Attaching packages ------------------------------------------------------------------------------- tidyverse 1.3.0 --
## v tibble  3.0.1     v dplyr   1.0.2
## v tidyr   1.1.0     v stringr 1.4.0
## v readr   1.3.1     v forcats 0.5.0
## v purrr   0.3.4
## -- Conflicts ---------------------------------------------------------------------------------- tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag()    masks stats::lag()
library(magrittr)
## 
## Attaching package: 'magrittr'
## The following object is masked from 'package:purrr':
## 
##     set_names
## The following object is masked from 'package:tidyr':
## 
##     extract
library(lubridate)
## 
## Attaching package: 'lubridate'
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     date, intersect, setdiff, union
library(plotly)
## 
## Attaching package: 'plotly'
## The following object is masked from 'package:ggplot2':
## 
##     last_plot
## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     filter
## The following object is masked from 'package:graphics':
## 
##     layout
library(xts)
## Loading required package: zoo
## 
## Attaching package: 'zoo'
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     as.Date, as.Date.numeric
## 
## Attaching package: 'xts'
## The following objects are masked from 'package:dplyr':
## 
##     first, last
library(dygraphs)
library(kableExtra)
## 
## Attaching package: 'kableExtra'
## The following object is masked from 'package:dplyr':
## 
##     group_rows
library(knitr)
library("readxl")
library(rsconnect)
## Warning: package 'rsconnect' was built under R version 4.0.3
## 
## Attaching package: 'rsconnect'
## The following object is masked from 'package:shiny':
## 
##     serverInfo
## The following object is masked from 'package:markdown':
## 
##     rpubsUpload
library(dplyr)
library(summarytools)
## Warning: package 'summarytools' was built under R version 4.0.3
## Registered S3 method overwritten by 'pryr':
##   method      from
##   print.bytes Rcpp
## For best results, restart R session and update pander using devtools:: or remotes::install_github('rapporter/pander')
## 
## Attaching package: 'summarytools'
## The following object is masked from 'package:tibble':
## 
##     view
library(epiDisplay)
## Warning: package 'epiDisplay' was built under R version 4.0.3
## Loading required package: foreign
## Loading required package: survival
## Loading required package: MASS
## 
## Attaching package: 'MASS'
## The following object is masked from 'package:plotly':
## 
##     select
## The following object is masked from 'package:dplyr':
## 
##     select
## Loading required package: nnet
## 
## Attaching package: 'epiDisplay'
## The following object is masked from 'package:ggplot2':
## 
##     alpha
#library(leaflet)
library(haven)
library(epiDisplay)
library("readxl")
library(expss)
## Warning: package 'expss' was built under R version 4.0.3
## 
## Attaching package: 'expss'
## The following objects are masked from 'package:haven':
## 
##     is.labelled, read_spss
## The following objects are masked from 'package:xts':
## 
##     first, last
## The following objects are masked from 'package:magrittr':
## 
##     and, equals, or
## The following objects are masked from 'package:stringr':
## 
##     fixed, regex
## The following objects are masked from 'package:dplyr':
## 
##     between, compute, contains, first, last, na_if, recode, vars
## The following objects are masked from 'package:purrr':
## 
##     keep, modify, modify_if, transpose, when
## The following objects are masked from 'package:tidyr':
## 
##     contains, nest
## The following object is masked from 'package:ggpubr':
## 
##     compare_means
## The following object is masked from 'package:ggplot2':
## 
##     vars
library(hrbrthemes)
## NOTE: Either Arial Narrow or Roboto Condensed fonts are required to use these themes.
##       Please use hrbrthemes::import_roboto_condensed() to install Roboto Condensed and
##       if Arial Narrow is not on your system, please see https://bit.ly/arialnarrow
library(viridis)
## Loading required package: viridisLite
library(viridisLite)
library(DescTools)
## Warning: package 'DescTools' was built under R version 4.0.3
library(roperators)
## Warning: package 'roperators' was built under R version 4.0.3
## 
## Attaching package: 'roperators'
## The following object is masked from 'package:ggplot2':
## 
##     %+%
library(shinycssloaders)
## Warning: package 'shinycssloaders' was built under R version 4.0.3
library(writexl)
library(vroom)
## Warning: package 'vroom' was built under R version 4.0.3
library(shinyWidgets)
## Warning: package 'shinyWidgets' was built under R version 4.0.3
library(stringr)
library(dplyr)
library(gapminder)
## Warning: package 'gapminder' was built under R version 4.0.3
library(tidyverse)
library(moderndive)
## Warning: package 'moderndive' was built under R version 4.0.3
library(skimr)
## Warning: package 'skimr' was built under R version 4.0.3
## 
## Attaching package: 'skimr'
## The following object is masked from 'package:expss':
## 
##     contains
oldw <- getOption("warn")
options(warn = -1)

# dataset2017

# newdata <- dataset2017[c("y1", "e6b")]

new.data <- dataset2017[ which( dataset2017$comuna == "Iquique")  , ]

cross_tab =  xtabs(new.data$expc ~ unlist(new.data$dau) + unlist(new.data$e6a),aggregate(new.data$expc ~ unlist(new.data$dau) + unlist(new.data$e6a),new.data,mean))
    tabla <- as.data.frame(cross_tab)
cross_tab
##                     unlist(new.data$e6a)
## unlist(new.data$dau) Nunca asistió Sala cuna
##                 I              299        28
##                 II            1436        93
##                 III           1481       291
##                 IV            1049       298
##                 V              715        94
##                 VI             722       199
##                 VII            712        26
##                 VIII           715        75
##                 IX             371       360
##                 X              349         0
##                     unlist(new.data$e6a)
## unlist(new.data$dau) Jardín Infantil (Medio menor y Medio mayor)
##                 I                                            172
##                 II                                           413
##                 III                                          654
##                 IV                                           614
##                 V                                            524
##                 VI                                           351
##                 VII                                          231
##                 VIII                                         284
##                 IX                                           413
##                 X                                            152
##                     unlist(new.data$e6a)
## unlist(new.data$dau) Prekinder/Kinder (Transición menor y Transición Mayor)
##                 I                                                       430
##                 II                                                      747
##                 III                                                     752
##                 IV                                                     1129
##                 V                                                       657
##                 VI                                                      643
##                 VII                                                     289
##                 VIII                                                    495
##                 IX                                                      256
##                 X                                                       261
##                     unlist(new.data$e6a)
## unlist(new.data$dau) Educación Especial (Diferencial)
##                 I                                  51
##                 II                                 54
##                 III                               146
##                 IV                                 95
##                 V                                  36
##                 VI                                 63
##                 VII                                 0
##                 VIII                               24
##                 IX                                 38
##                 X                                   0
##                     unlist(new.data$e6a)
## unlist(new.data$dau) Primaria o Preparatoria (Sistema antiguo) Educación Básica
##                 I                                          238             1823
##                 II                                         619             3716
##                 III                                        546             4909
##                 IV                                         758             4665
##                 V                                          742             4287
##                 VI                                         559             3632
##                 VII                                        437             3183
##                 VIII                                       803             1863
##                 IX                                         309             2187
##                 X                                           68              956
##                     unlist(new.data$e6a)
## unlist(new.data$dau) Humanidades (Sistema Antiguo)
##                 I                              458
##                 II                             272
##                 III                            299
##                 IV                             554
##                 V                              803
##                 VI                            1007
##                 VII                            866
##                 VIII                          1215
##                 IX                             737
##                 X                              100
##                     unlist(new.data$e6a)
## unlist(new.data$dau) Educación Media Científico-Humanista
##                 I                                    1901
##                 II                                   5732
##                 III                                  6317
##                 IV                                   6432
##                 V                                    7140
##                 VI                                   6286
##                 VII                                  7009
##                 VIII                                 5261
##                 IX                                   3854
##                 X                                    1446
##                     unlist(new.data$e6a)
## unlist(new.data$dau) Técnica, Comercial, Industrial o Normalista (Sistema Antiguo
##                 I                                                             226
##                 II                                                            170
##                 III                                                            90
##                 IV                                                            367
##                 V                                                             260
##                 VI                                                            643
##                 VII                                                           246
##                 VIII                                                          296
##                 IX                                                            455
##                 X                                                             229
##                     unlist(new.data$e6a)
## unlist(new.data$dau) Educación Media Técnica Profesional
##                 I                                    442
##                 II                                  1215
##                 III                                 2019
##                 IV                                  1761
##                 V                                   2461
##                 VI                                  2667
##                 VII                                 2693
##                 VIII                                2666
##                 IX                                  1894
##                 X                                    625
##                     unlist(new.data$e6a)
## unlist(new.data$dau) Técnico Nivel Superior Incompleto (Carreras 1 a 3 años)
##                 I                                                         73
##                 II                                                       396
##                 III                                                      247
##                 IV                                                       347
##                 V                                                        516
##                 VI                                                       599
##                 VII                                                      573
##                 VIII                                                    1080
##                 IX                                                       729
##                 X                                                        639
##                     unlist(new.data$e6a)
## unlist(new.data$dau) Técnico Nivel Superior Completo (Carreras 1 a 3 años)
##                 I                                                      236
##                 II                                                     261
##                 III                                                    800
##                 IV                                                     640
##                 V                                                      871
##                 VI                                                     566
##                 VII                                                    800
##                 VIII                                                  1471
##                 IX                                                    1450
##                 X                                                      842
##                     unlist(new.data$e6a)
## unlist(new.data$dau) Profesional Incompleto (Carreras 4  o más años)
##                 I                                                347
##                 II                                               836
##                 III                                              938
##                 IV                                              1428
##                 V                                               1512
##                 VI                                              1955
##                 VII                                             1560
##                 VIII                                            1583
##                 IX                                              1856
##                 X                                               1127
##                     unlist(new.data$e6a)
## unlist(new.data$dau) Profesional Completo (Carreras 4 o más años)
##                 I                                             576
##                 II                                            354
##                 III                                           525
##                 IV                                            479
##                 V                                             980
##                 VI                                           1535
##                 VII                                          1592
##                 VIII                                         2756
##                 IX                                           4383
##                 X                                            4816
##                     unlist(new.data$e6a)
## unlist(new.data$dau) Postgrado Incompleto Postgrado Completo
##                 I                       0                  0
##                 II                      0                  0
##                 III                     0                  0
##                 IV                      0                  0
##                 V                      40                 42
##                 VI                     37                 79
##                 VII                    59                  0
##                 VIII                   58                  0
##                 IX                     71                202
##                 X                     265                252
##                     unlist(new.data$e6a)
## unlist(new.data$dau) No sabe/no responde
##                 I                     35
##                 II                   118
##                 III                    0
##                 IV                   115
##                 V                     39
##                 VI                    84
##                 VII                   26
##                 VIII                  94
##                 IX                    21
##                 X                      0
plot(dataset2017$sexo, dataset2017$pobreza, xlab = "Sexo", ylab = "Pobreza")

library("vcd")
## Loading required package: grid
#DEFAULT and BUSTYPE
x <- xtabs(dataset2017$expc ~ dataset2017$sexo+dataset2017$pobreza+dataset2017$comuna, data=dataset2017)

x
## , , dataset2017$comuna = Iquique
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             943               3113     82885
##           Mujer             1418               3006     89247
## 
## , , dataset2017$comuna = Alto Hospicio
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre            1116               4134     57542
##           Mujer             1564               3779     58836
## 
## , , dataset2017$comuna = Pozo Almonte
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             149                758      8230
##           Mujer              185                715      7174
## 
## , , dataset2017$comuna = Camiña
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre               0                  0       399
##           Mujer                0                  0       433
## 
## , , dataset2017$comuna = Huara
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             136                 51      1576
##           Mujer              102                102      1521
## 
## , , dataset2017$comuna = Pica
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             123                881      6128
##           Mujer              123                705      8357
## 
## , , dataset2017$comuna = Antofagasta
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre            3063               6458    178932
##           Mujer             4193               6142    188504
## 
## , , dataset2017$comuna = Mejillones
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             313                 96      5502
##           Mujer              386                144      5336
## 
## , , dataset2017$comuna = Sierra Gorda
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre               0                 48       868
##           Mujer                0                 48      1139
## 
## , , dataset2017$comuna = Taltal
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre              16                  0      4364
##           Mujer               16                 57      4313
## 
## , , dataset2017$comuna = Calama
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             301               3116     65483
##           Mujer              403               2700     73527
## 
## , , dataset2017$comuna = San Pedro de Atacama
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre               0                118      4711
##           Mujer               37                 27      4614
## 
## , , dataset2017$comuna = Tocopilla
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             332                718      8380
##           Mujer              464                468      8450
## 
## , , dataset2017$comuna = María Elena
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre              13                 12      1172
##           Mujer               39                 30       979
## 
## , , dataset2017$comuna = Copiapó
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre            1629               2945     78724
##           Mujer             1927               3859     87730
## 
## , , dataset2017$comuna = Caldera
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             536                549      6341
##           Mujer              321                720      6468
## 
## , , dataset2017$comuna = Tierra Amarilla
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre              46                581      5753
##           Mujer              161                827      5244
## 
## , , dataset2017$comuna = Chañaral
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre               0                997      4466
##           Mujer                0                773      5025
## 
## , , dataset2017$comuna = Diego de Almagro
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             103                187      3774
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## 
## , , dataset2017$comuna = Vallenar
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             628               1016     18644
##           Mujer              699               1179     20976
## 
## , , dataset2017$comuna = Alto del Carmen
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre               0                 93      1838
##           Mujer               31                225      2262
## 
## , , dataset2017$comuna = Freirina
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             236                184      2151
##           Mujer              328                267      2567
## 
## , , dataset2017$comuna = Huasco
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre              76                158      3659
##           Mujer              114                240      3422
## 
## , , dataset2017$comuna = La Serena
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre            4194               6522    101213
##           Mujer             4817               9419    114251
## 
## , , dataset2017$comuna = Coquimbo
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## 
## , , dataset2017$comuna = Andacollo
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre               0                618      3289
##           Mujer                0                627      2785
## 
## , , dataset2017$comuna = La Higuera
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             165                179      1615
##           Mujer              290                165      1329
## 
## , , dataset2017$comuna = Paiguano
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre               0                187      2038
##           Mujer                0                476      1838
## 
## , , dataset2017$comuna = Vicuña
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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##           Mujer              330               1318     12028
## 
## , , dataset2017$comuna = Illapel
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             158               1138     12613
##           Mujer              175               1878     14170
## 
## , , dataset2017$comuna = Canela
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             211                827      2867
##           Mujer              180                764      2462
## 
## , , dataset2017$comuna = Los Vilos
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre              27               1394      7289
##           Mujer                0               1643      8144
## 
## , , dataset2017$comuna = Salamanca
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             803                942     10629
##           Mujer              438                741      9470
## 
## , , dataset2017$comuna = Ovalle
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             445               2521     50560
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## 
## , , dataset2017$comuna = Combarbalá
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             267                205      4171
##           Mujer              840                473      5155
## 
## , , dataset2017$comuna = Monte Patria
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             639               2390     12387
##           Mujer              566               3420     12446
## 
## , , dataset2017$comuna = Punitaqui
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             414               1003      3957
##           Mujer              276               1237      3539
## 
## , , dataset2017$comuna = Río Hurtado
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre              49                147      1792
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## 
## , , dataset2017$comuna = Valparaíso
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## , , dataset2017$comuna = Casablanca
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre              97               1129     14014
##           Mujer              194               1661     16889
## 
## , , dataset2017$comuna = Concón
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## 
## , , dataset2017$comuna = Juan Fernandez
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre               0                  0         0
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## , , dataset2017$comuna = Puchuncaví
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             354                404      8619
##           Mujer              293                160      7965
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## , , dataset2017$comuna = Quintero
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre               0                426     13520
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## 
## , , dataset2017$comuna = Viña del Mar
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre            1662               3507    120625
##           Mujer             2279               5829    144078
## 
## , , dataset2017$comuna = Los Andes
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre            1428               1116     36020
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## , , dataset2017$comuna = Calle Larga
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             290                809      4181
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## , , dataset2017$comuna = Rinconada
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre              81                490      3944
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## 
## , , dataset2017$comuna = San Esteban
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre              97                682      7772
##           Mujer              291               1104      8855
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## , , dataset2017$comuna = La Ligua
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             464               2176     13589
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## 
## , , dataset2017$comuna = Cabildo
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre               0               1808      9024
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## , , dataset2017$comuna = Papudo
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre              50                152      2782
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## , , dataset2017$comuna = Petorca
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## , , dataset2017$comuna = Zapallar
## 
##                 dataset2017$pobreza
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##           Hombre               0                 34      3501
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## , , dataset2017$comuna = Quillota
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##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre            1321               3433     38329
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## , , dataset2017$comuna = Calera
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre            1224               2779     22226
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## , , dataset2017$comuna = Hijuelas
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             538                375      9600
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## , , dataset2017$comuna = La Cruz
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             103                432      7752
##           Mujer              103                864      8221
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## , , dataset2017$comuna = Nogales
## 
##                 dataset2017$pobreza
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##           Hombre               0                928     12144
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## , , dataset2017$comuna = San Antonio
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             695               2548     44214
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## , , dataset2017$comuna = Algarrobo
## 
##                 dataset2017$pobreza
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##           Hombre               0                 41      7261
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## 
## , , dataset2017$comuna = Cartagena
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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##           Mujer                0                708     14711
## 
## , , dataset2017$comuna = El Quisco
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             182                  0      8036
##           Mujer              182                  0     10632
## 
## , , dataset2017$comuna = El Tabo
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre               0                140      6959
##           Mujer                0                560      6910
## 
## , , dataset2017$comuna = Santo Domingo
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre               0                168      4595
##           Mujer                0                168      4816
## 
## , , dataset2017$comuna = San Felipe
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             884               2796     34122
##           Mujer             1098               2646     41053
## 
## , , dataset2017$comuna = Catemu
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             236                984      4972
##           Mujer              127               1052      6055
## 
## , , dataset2017$comuna = Llaillay
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             118                530     10992
##           Mujer              236                562     11480
## 
## , , dataset2017$comuna = Panquehue
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre              25                320      3425
##           Mujer               75                348      3640
## 
## , , dataset2017$comuna = Putaendo
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre              97                764      8023
##           Mujer              194                570      8082
## 
## , , dataset2017$comuna = Santa María
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre               0                683      6432
##           Mujer                0               1380      6724
## 
## , , dataset2017$comuna = Quilpué
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre            1555               3438     77116
##           Mujer              845               3334     90562
## 
## , , dataset2017$comuna = Limache
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre              42                570     20369
##           Mujer               71               1496     24404
## 
## , , dataset2017$comuna = Olmué
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre               0                462      6902
##           Mujer                0                439      9032
## 
## , , dataset2017$comuna = Villa Alemana
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre            1307               1589     67939
##           Mujer             1333               1331     79613
## 
## , , dataset2017$comuna = Rancagua
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre            2937               9473    110392
##           Mujer             3151              11434    121974
## 
## , , dataset2017$comuna = Codegua
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre               0                175      5912
##           Mujer                0                512      6650
## 
## , , dataset2017$comuna = Coinco
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre              80                400      2969
##           Mujer              171                685      3253
## 
## , , dataset2017$comuna = Coltauco
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             461                899      7208
##           Mujer              391               1037      7946
## 
## , , dataset2017$comuna = Doñihue
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             119                489      9810
##           Mujer              119                718     10587
## 
## , , dataset2017$comuna = Graneros
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre              72                759     15864
##           Mujer              152               1203     14750
## 
## , , dataset2017$comuna = Las Cabras
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             336               1192     11049
##           Mujer              580               1736     10217
## 
## , , dataset2017$comuna = Machalí
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             699                800     17850
##           Mujer              537                815     18128
## 
## , , dataset2017$comuna = Malloa
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre              67                663      6283
##           Mujer              134                614      6296
## 
## , , dataset2017$comuna = Mostazal
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             474                669     12785
##           Mujer              711                821     12991
## 
## , , dataset2017$comuna = Olivar
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre              42                452      6397
##           Mujer               77                397      7148
## 
## , , dataset2017$comuna = Peumo
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             163                794      6274
##           Mujer              399                749      7210
## 
## , , dataset2017$comuna = Pichidegua
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre               0               1804      8615
##           Mujer                0               1547      7824
## 
## , , dataset2017$comuna = Quinta de Tilcoco
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre              50                683      4891
##           Mujer              200                853      5461
## 
## , , dataset2017$comuna = Rengo
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             450               3016     26995
##           Mujer              478               3256     31182
## 
## , , dataset2017$comuna = Requínoa
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre               0                818     12145
##           Mujer                0                863     13584
## 
## , , dataset2017$comuna = San Vicente
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             435               1036     22732
##           Mujer              360               1198     24277
## 
## , , dataset2017$comuna = Pichilemu
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre               0                 85      6991
##           Mujer                0                 85      8399
## 
## , , dataset2017$comuna = La Estrella
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre              39                269      1469
##           Mujer               46                241      1612
## 
## , , dataset2017$comuna = Litueche
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre               0                191      2435
##           Mujer               73                298      2420
## 
## , , dataset2017$comuna = Marchihue
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre              74                 86      4116
##           Mujer               46                107      3691
## 
## , , dataset2017$comuna = Navidad
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             181                211      2408
##           Mujer              133                182      2284
## 
## , , dataset2017$comuna = Paredones
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre              87                384      2853
##           Mujer              122                461      2783
## 
## , , dataset2017$comuna = San Fernando
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre            1509               1885     32448
##           Mujer             1559               2920     36030
## 
## , , dataset2017$comuna = Chépica
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre              50                357      6161
##           Mujer              184                633      6003
## 
## , , dataset2017$comuna = Chimbarongo
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             255               1855     13914
##           Mujer              255               3198     15534
## 
## , , dataset2017$comuna = Lolol
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre               0                511      2784
##           Mujer                0                436      2938
## 
## , , dataset2017$comuna = Nancagua
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             470                469      7673
##           Mujer              507                600      8090
## 
## , , dataset2017$comuna = Palmilla
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre               0                305      5252
##           Mujer                0                522      5668
## 
## , , dataset2017$comuna = Peralillo
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## , , dataset2017$comuna = Placilla
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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##           Mujer              294                666      3233
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## , , dataset2017$comuna = Pumanque
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## , , dataset2017$comuna = Santa Cruz
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## 
## , , dataset2017$comuna = Talca
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## 
## , , dataset2017$comuna = Constitución
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## 
## , , dataset2017$comuna = Curepto
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## 
## , , dataset2017$comuna = Empedrado
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## 
## , , dataset2017$comuna = Maule
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## , , dataset2017$comuna = Pelarco
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##                 dataset2017$pobreza
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## , , dataset2017$comuna = Pencahue
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## 
## , , dataset2017$comuna = Río Claro
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## 
## , , dataset2017$comuna = San Clemente
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## , , dataset2017$comuna = San Rafael
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## 
## , , dataset2017$comuna = Cauquenes
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## 
## , , dataset2017$comuna = Chanco
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## 
## , , dataset2017$comuna = Pelluhue
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             367                622      3082
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## 
## , , dataset2017$comuna = Curicó
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## 
## , , dataset2017$comuna = Hualañé
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             131                905      4444
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## 
## , , dataset2017$comuna = Licantén
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             255                551      2678
##           Mujer              245                838      3006
## 
## , , dataset2017$comuna = Molina
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## 
## , , dataset2017$comuna = Rauco
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## 
## , , dataset2017$comuna = Romeral
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## 
## , , dataset2017$comuna = Sagrada Familia
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             569                385      8713
##           Mujer              661                535      7983
## 
## , , dataset2017$comuna = Teno
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             390                522     13429
##           Mujer              394                513     13054
## 
## , , dataset2017$comuna = Vichuquén
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre               0                309      2080
##           Mujer                3                446      1881
## 
## , , dataset2017$comuna = Linares
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             814               3544     39116
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## 
## , , dataset2017$comuna = Colbún
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             228               2656      6550
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## 
## , , dataset2017$comuna = Longaví
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             675               2856     10941
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## 
## , , dataset2017$comuna = Parral
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             487               2411     14045
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## 
## , , dataset2017$comuna = Retiro
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             429               1722      5746
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## , , dataset2017$comuna = San Javier
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             945               2992     15210
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## 
## , , dataset2017$comuna = Villa Alegre
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             138               1104      5494
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## 
## , , dataset2017$comuna = Yerbas Buenas
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             383               1414      7150
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## , , dataset2017$comuna = Concepción
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre            2869               4679     92314
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## , , dataset2017$comuna = Coronel
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             980               3958     48748
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## 
## , , dataset2017$comuna = Chiguayante
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre            3044               4593     64558
##           Mujer             2601               4704     73314
## 
## , , dataset2017$comuna = Florida
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre              84                471      3549
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## 
## , , dataset2017$comuna = Hualqui
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             294                766     10748
##           Mujer              235               1858     10483
## 
## , , dataset2017$comuna = Lota
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             500               3544     17983
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## 
## , , dataset2017$comuna = Penco
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre            1067               1063     24323
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## 
## , , dataset2017$comuna = San Pedro de la Paz
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre            3002               3866     42285
##           Mujer             3439               4730     48336
## 
## , , dataset2017$comuna = Santa Juana
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             305                682      6153
##           Mujer              445                445      5456
## 
## , , dataset2017$comuna = Talcahuano
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##                 dataset2017$pobreza
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## 
## , , dataset2017$comuna = Tomé
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## 
## , , dataset2017$comuna = Hualpén
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## 
## , , dataset2017$comuna = Lebu
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## 
## , , dataset2017$comuna = Arauco
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## 
## , , dataset2017$comuna = Cañete
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## 
## , , dataset2017$comuna = Contulmo
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## , , dataset2017$comuna = Curanilahue
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## , , dataset2017$comuna = Los Álamos
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## , , dataset2017$comuna = Tirúa
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## , , dataset2017$comuna = Los Ángeles
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## 
## , , dataset2017$comuna = Antuco
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## 
## , , dataset2017$comuna = Cabrero
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## , , dataset2017$comuna = Laja
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## 
## , , dataset2017$comuna = Mulchén
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## 
## , , dataset2017$comuna = Nacimiento
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## 
## , , dataset2017$comuna = Negrete
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## 
## , , dataset2017$comuna = Quilaco
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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##           Mujer               13                363      1351
## 
## , , dataset2017$comuna = Quilleco
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre              93                714      4289
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## 
## , , dataset2017$comuna = San Rosendo
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             108                179      1336
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## 
## , , dataset2017$comuna = Santa Bárbara
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## 
## , , dataset2017$comuna = Tucapel
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## 
## , , dataset2017$comuna = Yumbel
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## 
## , , dataset2017$comuna = Alto Biobío
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre            1238                768      2352
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## 
## , , dataset2017$comuna = Temuco
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## 
## , , dataset2017$comuna = Carahue
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## 
## , , dataset2017$comuna = Cunco
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## , , dataset2017$comuna = Curarrehue
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## , , dataset2017$comuna = Freire
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## , , dataset2017$comuna = Galvarino
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## , , dataset2017$comuna = Gorbea
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## , , dataset2017$comuna = Lautaro
## 
##                 dataset2017$pobreza
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##           Hombre             877               1467     14321
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## , , dataset2017$comuna = Loncoche
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## , , dataset2017$comuna = Melipeuco
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## , , dataset2017$comuna = Nueva Imperial
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## , , dataset2017$comuna = Padre Las Casas
## 
##                 dataset2017$pobreza
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##           Hombre            2498               5382     33586
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## , , dataset2017$comuna = Perquenco
## 
##                 dataset2017$pobreza
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##           Hombre             147                416      2817
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## 
## , , dataset2017$comuna = Pitrufquén
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## , , dataset2017$comuna = Pucón
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## , , dataset2017$comuna = Saavedra
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## , , dataset2017$comuna = Teodoro Schmidt
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## , , dataset2017$comuna = Toltén
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             747               1034      2644
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## 
## , , dataset2017$comuna = Vilcún
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre            1222               2701      7546
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## 
## , , dataset2017$comuna = Villarrica
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## 
## , , dataset2017$comuna = Cholchol
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             865               1471      2836
##           Mujer              692               1748      2704
## 
## , , dataset2017$comuna = Angol
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             477               2845     19507
##           Mujer              850               3336     22311
## 
## , , dataset2017$comuna = Collipulli
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             388               1935      7089
##           Mujer              558               2124      7937
## 
## , , dataset2017$comuna = Curacautín
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             162                503      6237
##           Mujer              270                768      5980
## 
## , , dataset2017$comuna = Ercilla
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             180                434      3250
##           Mujer              345                853      3689
## 
## , , dataset2017$comuna = Lonquimay
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             566               1497      3848
##           Mujer              392               1397      3129
## 
## , , dataset2017$comuna = Los Sauces
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             279                392      1826
##           Mujer              199                361      2356
## 
## , , dataset2017$comuna = Lumaco
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             418                973      2968
##           Mujer              530               1058      3022
## 
## , , dataset2017$comuna = Purén
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             248                362      4693
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## 
## , , dataset2017$comuna = Renaico
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             105                500      3292
##           Mujer               99                567      4001
## 
## , , dataset2017$comuna = Traiguén
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             290               1139      5872
##           Mujer              438               1411      6895
## 
## , , dataset2017$comuna = Victoria
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## 
## , , dataset2017$comuna = Puerto Montt
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## 
## , , dataset2017$comuna = Calbuco
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             556               1474     15510
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## 
## , , dataset2017$comuna = Fresia
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             242                712      4305
##           Mujer              150                925      4828
## 
## , , dataset2017$comuna = Frutillar
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             237                450      8348
##           Mujer              351                450      8625
## 
## , , dataset2017$comuna = Los Muermos
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             164                311      6893
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## 
## , , dataset2017$comuna = Llanquihue
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             206                952      7910
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## 
## , , dataset2017$comuna = Maullín
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             198                754      4967
##           Mujer              153                944      4827
## 
## , , dataset2017$comuna = Puerto Varas
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre              67                771     20863
##           Mujer              201               1252     19931
## 
## , , dataset2017$comuna = Castro
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             585               2856     25340
##           Mujer              527               2595     26851
## 
## , , dataset2017$comuna = Ancud
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## 
## , , dataset2017$comuna = Chonchi
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             423                476      7092
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## 
## , , dataset2017$comuna = Curaco de Vélez
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre              45                243      1638
##           Mujer               45                378      1773
## 
## , , dataset2017$comuna = Dalcahue
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## 
## , , dataset2017$comuna = Puqueldón
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre               0                266      1518
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## 
## , , dataset2017$comuna = Queilén
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             212                339      2107
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## 
## , , dataset2017$comuna = Quellón
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre            1044               1614     16963
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## 
## , , dataset2017$comuna = Quemchi
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             158                899      3454
##           Mujer               79               1015      3416
## 
## , , dataset2017$comuna = Quinchao
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             562                743      2596
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## 
## , , dataset2017$comuna = Osorno
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre            1469               5035     69529
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## , , dataset2017$comuna = Puerto Octay
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## , , dataset2017$comuna = Purranque
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## , , dataset2017$comuna = Puyehue
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## , , dataset2017$comuna = Río Negro
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             158                603      5188
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## , , dataset2017$comuna = San Juan de la Costa
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             374                518      1594
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## , , dataset2017$comuna = San Pablo
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre              88                527      3750
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## , , dataset2017$comuna = Coyhaique
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             112                788     27917
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## , , dataset2017$comuna = Aysén
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             347                927     12162
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## 
## , , dataset2017$comuna = Cisnes
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             124                 33      2538
##           Mujer              190                 33      2252
## 
## , , dataset2017$comuna = Cochrane
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre              30                 48      1168
##           Mujer               30                 24      1205
## 
## , , dataset2017$comuna = Chile Chico
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre               0                 57      2522
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## 
## , , dataset2017$comuna = Río Ibáñez
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## , , dataset2017$comuna = Punta Arenas
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## , , dataset2017$comuna = Porvenir
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## , , dataset2017$comuna = Natales
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## , , dataset2017$comuna = Santiago
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## , , dataset2017$comuna = Cerrillos
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## , , dataset2017$comuna = Cerro Navia
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## , , dataset2017$comuna = Conchalí
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## , , dataset2017$comuna = El Bosque
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## , , dataset2017$comuna = Estación Central
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##                 dataset2017$pobreza
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## , , dataset2017$comuna = Huechuraba
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##                 dataset2017$pobreza
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## , , dataset2017$comuna = Independencia
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##                 dataset2017$pobreza
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## , , dataset2017$comuna = La Cisterna
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## , , dataset2017$comuna = La Florida
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## 
## , , dataset2017$comuna = La Granja
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## , , dataset2017$comuna = La Pintana
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## , , dataset2017$comuna = La Reina
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## , , dataset2017$comuna = Las Condes
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## 
## , , dataset2017$comuna = Lo Barnechea
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## 
## , , dataset2017$comuna = Lo Espejo
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## 
## , , dataset2017$comuna = Lo Prado
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## , , dataset2017$comuna = Macul
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## , , dataset2017$comuna = Maipú
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##                 dataset2017$pobreza
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## , , dataset2017$comuna = Ñuñoa
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##                 dataset2017$pobreza
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## , , dataset2017$comuna = Pedro Aguirre Cerda
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## , , dataset2017$comuna = Peñalolén
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre            1688               2722    115560
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## 
## , , dataset2017$comuna = Providencia
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             190                 39     55198
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## 
## , , dataset2017$comuna = Pudahuel
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## , , dataset2017$comuna = Quilicura
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre            2800               4722    124694
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## 
## , , dataset2017$comuna = Quinta Normal
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             605                427     34001
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## 
## , , dataset2017$comuna = Recoleta
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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## , , dataset2017$comuna = Renca
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## 
## , , dataset2017$comuna = San Joaquín
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## , , dataset2017$comuna = San Miguel
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## , , dataset2017$comuna = San Ramón
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## , , dataset2017$comuna = Vitacura
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## , , dataset2017$comuna = Puente Alto
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## , , dataset2017$comuna = Pirque
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## , , dataset2017$comuna = San José de Maipo
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## , , dataset2017$comuna = Colina
## 
##                 dataset2017$pobreza
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##           Hombre            1127               2067     56895
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## 
## , , dataset2017$comuna = Lampa
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## , , dataset2017$comuna = Tiltil
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## , , dataset2017$comuna = San Bernardo
## 
##                 dataset2017$pobreza
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## 
## , , dataset2017$comuna = Buin
## 
##                 dataset2017$pobreza
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##           Mujer                0               4077     34291
## 
## , , dataset2017$comuna = Calera de Tango
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre              82                298     14211
##           Mujer               82                578     16244
## 
## , , dataset2017$comuna = Paine
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre               0                449     37384
##           Mujer                0               1355     31850
## 
## , , dataset2017$comuna = Melipilla
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             296               1963     49307
##           Mujer                0               2981     53229
## 
## , , dataset2017$comuna = Alhué
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre              75                 64      2279
##           Mujer               25                 32      2040
## 
## , , dataset2017$comuna = Curacaví
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             453                328     14516
##           Mujer              856               1012     14033
## 
## , , dataset2017$comuna = María Pinto
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
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##           Mujer              252                572      5404
## 
## , , dataset2017$comuna = San Pedro
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre               0                 92      3598
##           Mujer                0                184      4036
## 
## , , dataset2017$comuna = Talagante
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             900                  0     42186
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## 
## , , dataset2017$comuna = El Monte
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             423               1319     13979
##           Mujer              474               1420     14765
## 
## , , dataset2017$comuna = Isla de Maipo
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             374               1009     14773
##           Mujer              487               1021     16035
## 
## , , dataset2017$comuna = Padre Hurtado
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre            1292               1891     21572
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## 
## , , dataset2017$comuna = Peñaflor
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             852                589     41491
##           Mujer             1246               1251     48576
## 
## , , dataset2017$comuna = Valdivia
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre            1910               3843     70778
##           Mujer             1757               4868     81189
## 
## , , dataset2017$comuna = Corral
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             333                207      1637
##           Mujer              337                268      1635
## 
## , , dataset2017$comuna = Lanco
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             282               1119      6316
##           Mujer              282               1462      6648
## 
## , , dataset2017$comuna = Los Lagos
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             431               1058      9130
##           Mujer              643               1161      8676
## 
## , , dataset2017$comuna = Máfil
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre              87                138      2860
##           Mujer              101                311      2758
## 
## , , dataset2017$comuna = Mariquina
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             574                659      6928
##           Mujer              645                760      7534
## 
## , , dataset2017$comuna = Paillaco
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             550               1138      7723
##           Mujer              653               1706      7587
## 
## , , dataset2017$comuna = Panguipulli
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             239               1952     13299
##           Mujer              257               1995     15709
## 
## , , dataset2017$comuna = La Unión
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             662               1540     14970
##           Mujer              595               1905     15985
## 
## , , dataset2017$comuna = Futrono
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             276                674      6543
##           Mujer              184                656      6945
## 
## , , dataset2017$comuna = Lago Ranco
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre               0                411      3286
##           Mujer                0                478      4468
## 
## , , dataset2017$comuna = Río Bueno
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             519               1766     11403
##           Mujer              574               2082     12746
## 
## , , dataset2017$comuna = Arica
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre            1722               4092     70931
##           Mujer             2071               5112     74191
## 
## , , dataset2017$comuna = Camarones
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre              72                 36       732
##           Mujer              144                  0       497
## 
## , , dataset2017$comuna = Putre
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre              12                 32       272
##           Mujer                7                 42       199
## 
## , , dataset2017$comuna = Chillán
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre            2488               5805     71851
##           Mujer             2339               9970     85696
## 
## , , dataset2017$comuna = Bulnes
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre               0                691      8690
##           Mujer              555               1717      9750
## 
## , , dataset2017$comuna = Chillán Viejo
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre            1462               2409     13781
##           Mujer              918               2717     14634
## 
## , , dataset2017$comuna = El Carmen
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             774               1017      3593
##           Mujer              504                985      3649
## 
## , , dataset2017$comuna = Pemuco
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             254                858      3373
##           Mujer              446                877      3198
## 
## , , dataset2017$comuna = Pinto
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             889                985      3892
##           Mujer              834                851      3683
## 
## , , dataset2017$comuna = Quillón
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             347               1289      5645
##           Mujer              429                889      6752
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## , , dataset2017$comuna = San Ignacio
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             877               1806      5483
##           Mujer              789               1083      4959
## 
## , , dataset2017$comuna = Yungay
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             311               1171      7258
##           Mujer              922               1283      7621
## 
## , , dataset2017$comuna = Quirihue
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             276                659      4657
##           Mujer              232                721      4774
## 
## , , dataset2017$comuna = Cobquecura
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             400                339      1339
##           Mujer              490                531      1288
## 
## , , dataset2017$comuna = Coelemu
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             333                582      5969
##           Mujer              321               1030      6178
## 
## , , dataset2017$comuna = Ninhue
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             191                287      1565
##           Mujer              271                422      1892
## 
## , , dataset2017$comuna = Portezuelo
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre              87                263      1634
##           Mujer              100                230      2071
## 
## , , dataset2017$comuna = Ránquil
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre              58                 12      1969
##           Mujer               52                 73      2175
## 
## , , dataset2017$comuna = Treguaco
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             126                266      1722
##           Mujer              105                394      2055
## 
## , , dataset2017$comuna = San Carlos
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             635               2380     20106
##           Mujer             1003               2358     23967
## 
## , , dataset2017$comuna = Coihueco
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre             467               1983      8731
##           Mujer              681               2407     10342
## 
## , , dataset2017$comuna = Ñiquén
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre              96                621      3718
##           Mujer              280                518      3468
## 
## , , dataset2017$comuna = San Fabián
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre              53                113      1404
##           Mujer               46                151      1428
## 
## , , dataset2017$comuna = San Nicolás
## 
##                 dataset2017$pobreza
## dataset2017$sexo Pobres extremos Pobres no extremos No pobres
##           Hombre              49                587      4327
##           Mujer               34                597      4253
# plot(x, main="Type of small business", sub="train", col="darkgreen")
# 
# 
# tbl <- table(dataset2017$sexo, dataset2017$pobreza)
# chisq.test(tbl)

In our statistical results, both p-values are less than 0.05. We can reject the null hypothesis and conclude there is a relationship between shirt color and deaths. The next step is to define that relationship.

ggplot(data=dataset2017, aes(x=pobreza, ..count..)) + geom_bar(aes(fill = sexo), position = "dodge")

ggplot(tabla, aes(x = unlist(tabla$unlist.new.data.dau.), y = Freq)) + 
  geom_bar(stat = "identity", color = "black", fill = "grey") +
  labs(title = "Frequency by country\n", x = "\nCountry", y = "Frequency\n") +
  theme_classic()

library(dplyr)
p1 <- plot_ly(dataset2017 , x = ~dau, color = ~e6a) %>% add_histogram()%>%
    layout(showlegend = TRUE, legend = list(font = list(size = 8)))
p1
library(dplyr)
p2 <- plot_ly(dataset2017 , x = ~pobreza, color = ~dau) %>% add_histogram()%>%
    layout(showlegend = TRUE, legend = list(font = list(size = 8)))
p2
library(dplyr)
p2 <- plot_ly(dataset2017 , x = ~dau, color = ~oficio1) %>% add_histogram()%>%
    layout(showlegend = TRUE, legend = list(font = list(size = 8)))
p2
library(dplyr)




promedios <- aggregate( dataset2017$y0101 , by = list(dataset2017$comuna), FUN=mean, na.rm =TRUE)

names(promedios)[2] <- "ingreso"

promedios    
##                  Group.1   ingreso
## 1                Iquique  567914.6
## 2          Alto Hospicio  429569.0
## 3           Pozo Almonte  466371.4
## 4                 Camiña  435823.5
## 5                  Huara  351727.3
## 6                   Pica  466473.7
## 7            Antofagasta  640835.3
## 8             Mejillones  455348.5
## 9           Sierra Gorda  488976.2
## 10                Taltal  490075.0
## 11                Calama  673089.0
## 12  San Pedro de Atacama  494232.6
## 13             Tocopilla  538416.7
## 14           María Elena  532841.5
## 15               Copiapó  580178.7
## 16               Caldera  474212.8
## 17       Tierra Amarilla  447117.6
## 18              Chañaral  487383.0
## 19      Diego de Almagro  670413.0
## 20              Vallenar  494652.3
## 21       Alto del Carmen  315043.5
## 22              Freirina  420875.0
## 23                Huasco  482041.7
## 24             La Serena  466381.3
## 25              Coquimbo  416541.5
## 26             Andacollo  411876.7
## 27            La Higuera  378254.5
## 28              Paiguano  331120.0
## 29                Vicuña  369576.2
## 30               Illapel  417145.5
## 31                Canela  361233.0
## 32             Los Vilos  385105.6
## 33             Salamanca  410833.3
## 34                Ovalle  395937.4
## 35            Combarbalá  342112.9
## 36          Monte Patria  304043.5
## 37             Punitaqui  371549.6
## 38           Río Hurtado  288961.5
## 39            Valparaíso  458162.1
## 40            Casablanca  372044.9
## 41                Concón  595043.1
## 42            Puchuncaví  312131.1
## 43              Quintero  503224.1
## 44          Viña del Mar  632789.3
## 45             Los Andes  481408.9
## 46           Calle Larga  332159.1
## 47             Rinconada  433727.3
## 48           San Esteban  343062.5
## 49              La Ligua  376523.3
## 50               Cabildo  412032.8
## 51                Papudo  435021.3
## 52               Petorca  362197.5
## 53              Zapallar  335222.2
## 54              Quillota  399880.3
## 55                Calera  392565.2
## 56              Hijuelas  365650.0
## 57               La Cruz  331345.1
## 58               Nogales  343313.3
## 59           San Antonio  351258.5
## 60             Algarrobo  611302.3
## 61             Cartagena  445295.1
## 62             El Quisco  324457.1
## 63               El Tabo  385217.8
## 64         Santo Domingo  500362.3
## 65            San Felipe  488833.1
## 66                Catemu  304277.8
## 67              Llaillay  378444.4
## 68             Panquehue  432065.4
## 69              Putaendo  323875.0
## 70           Santa María  328932.6
## 71               Quilpué  549563.1
## 72               Limache  362182.4
## 73                 Olmué  407865.4
## 74         Villa Alemana  486617.4
## 75              Rancagua  461822.0
## 76               Codegua  353178.4
## 77                Coinco  306800.0
## 78              Coltauco  394311.1
## 79               Doñihue  428892.2
## 80              Graneros  388881.1
## 81            Las Cabras  323133.3
## 82               Machalí  663276.6
## 83                Malloa  330157.9
## 84              Mostazal  395723.8
## 85                Olivar  379207.8
## 86                 Peumo  345607.5
## 87            Pichidegua  338891.9
## 88     Quinta de Tilcoco  512741.9
## 89                 Rengo  354588.8
## 90              Requínoa  359354.8
## 91           San Vicente  426803.3
## 92             Pichilemu  385930.2
## 93           La Estrella  364891.9
## 94              Litueche  334266.7
## 95             Marchihue  385435.9
## 96               Navidad  378000.0
## 97             Paredones  316150.0
## 98          San Fernando  396267.4
## 99               Chépica  330400.0
## 100          Chimbarongo  314271.6
## 101                Lolol  327407.4
## 102             Nancagua  351381.5
## 103             Palmilla  301378.2
## 104            Peralillo  356485.3
## 105             Placilla  331845.4
## 106             Pumanque  399466.7
## 107           Santa Cruz  414894.7
## 108                Talca  459716.5
## 109         Constitución  474719.2
## 110              Curepto  356772.7
## 111            Empedrado  317032.8
## 112                Maule  318597.6
## 113              Pelarco  308545.5
## 114             Pencahue  305940.9
## 115            Río Claro  320829.3
## 116         San Clemente  271211.5
## 117           San Rafael  315363.0
## 118            Cauquenes  371476.2
## 119               Chanco  326491.5
## 120             Pelluhue  325565.2
## 121               Curicó  411526.3
## 122              Hualañé  446168.7
## 123             Licantén  436352.9
## 124               Molina  381617.9
## 125                Rauco  321684.2
## 126              Romeral  335640.4
## 127      Sagrada Familia  319657.9
## 128                 Teno  360318.8
## 129            Vichuquén  335860.8
## 130              Linares  356433.5
## 131               Colbún  330328.6
## 132              Longaví  259817.4
## 133               Parral  300219.5
## 134               Retiro  302315.8
## 135           San Javier  354487.0
## 136         Villa Alegre  335638.2
## 137        Yerbas Buenas  382637.7
## 138           Concepción  477702.4
## 139              Coronel  399930.1
## 140          Chiguayante  500198.7
## 141              Florida  300606.1
## 142              Hualqui  348652.2
## 143                 Lota  364061.7
## 144                Penco  346770.0
## 145  San Pedro de la Paz  580186.6
## 146          Santa Juana  395778.8
## 147           Talcahuano  472098.9
## 148                 Tomé  404000.0
## 149              Hualpén  425429.9
## 150                 Lebu  347727.3
## 151               Arauco  597822.8
## 152               Cañete  396476.6
## 153             Contulmo  313000.0
## 154          Curanilahue  391627.4
## 155           Los Álamos  354750.0
## 156                Tirúa  336950.8
## 157          Los Ángeles  442286.8
## 158               Antuco  431305.6
## 159              Cabrero  418308.4
## 160                 Laja  362136.4
## 161              Mulchén  336560.2
## 162           Nacimiento  423720.9
## 163              Negrete  313518.5
## 164              Quilaco  348081.6
## 165             Quilleco  333233.3
## 166          San Rosendo  378541.7
## 167        Santa Bárbara  333913.8
## 168              Tucapel  308616.7
## 169               Yumbel  398413.0
## 170          Alto Biobío  386036.4
## 171               Temuco  511920.4
## 172              Carahue  427937.5
## 173                Cunco  378066.7
## 174           Curarrehue  377393.4
## 175               Freire  407931.5
## 176            Galvarino  308396.8
## 177               Gorbea  422931.8
## 178              Lautaro  469037.0
## 179             Loncoche  333459.5
## 180            Melipeuco  396977.3
## 181       Nueva Imperial  361996.6
## 182      Padre Las Casas  381488.2
## 183            Perquenco  401753.8
## 184           Pitrufquén  381852.6
## 185                Pucón  376828.8
## 186             Saavedra  323282.6
## 187      Teodoro Schmidt  365877.4
## 188               Toltén  396625.0
## 189               Vilcún  276399.2
## 190           Villarrica  405580.1
## 191             Cholchol  330573.8
## 192                Angol  430989.5
## 193           Collipulli  334474.4
## 194           Curacautín  379360.7
## 195              Ercilla  381409.8
## 196            Lonquimay  390944.4
## 197           Los Sauces  317942.9
## 198               Lumaco  397125.0
## 199                Purén  322688.5
## 200              Renaico  379537.3
## 201             Traiguén  365323.8
## 202             Victoria  340949.7
## 203         Puerto Montt  481204.6
## 204              Calbuco  470433.5
## 205               Fresia  453871.0
## 206            Frutillar  348127.0
## 207          Los Muermos  401636.4
## 208           Llanquihue  397287.9
## 209              Maullín  402016.4
## 210         Puerto Varas  499472.1
## 211               Castro  543544.8
## 212                Ancud  390227.7
## 213              Chonchi  437851.0
## 214      Curaco de Vélez  452222.2
## 215             Dalcahue  480947.4
## 216            Puqueldón  336423.1
## 217              Queilén  346858.3
## 218              Quellón  409838.7
## 219              Quemchi  393848.5
## 220             Quinchao  588959.2
## 221               Osorno  446056.1
## 222         Puerto Octay  420063.3
## 223            Purranque  423033.0
## 224              Puyehue  380788.7
## 225            Río Negro  478678.0
## 226 San Juan de la Costa  317133.3
## 227            San Pablo  275390.6
## 228            Coyhaique  682095.6
## 229                Aysén  569413.5
## 230               Cisnes  507020.0
## 231             Cochrane  677952.4
## 232          Chile Chico  629977.3
## 233           Río Ibáñez  574285.7
## 234         Punta Arenas  704281.3
## 235             Porvenir  639867.5
## 236              Natales  462795.4
## 237             Santiago  668377.5
## 238            Cerrillos  397378.2
## 239          Cerro Navia  393517.1
## 240             Conchalí  413248.9
## 241            El Bosque  452884.9
## 242     Estación Central  485189.0
## 243           Huechuraba  371650.0
## 244        Independencia  427237.8
## 245          La Cisterna  571496.7
## 246           La Florida  552509.5
## 247            La Granja  406464.7
## 248           La Pintana  357716.5
## 249             La Reina 1114584.6
## 250           Las Condes 1600783.2
## 251         Lo Barnechea  854922.9
## 252            Lo Espejo  349586.3
## 253             Lo Prado  385656.3
## 254                Macul  461911.7
## 255                Maipú  521680.0
## 256                Ñuñoa 1188461.0
## 257  Pedro Aguirre Cerda  418844.8
## 258            Peñalolén  606869.5
## 259          Providencia 1393482.1
## 260             Pudahuel  425745.0
## 261            Quilicura  437851.6
## 262        Quinta Normal  426119.2
## 263             Recoleta  460993.0
## 264                Renca  393574.2
## 265          San Joaquín  402920.4
## 266           San Miguel  701263.0
## 267            San Ramón  372321.8
## 268             Vitacura 1862644.4
## 269          Puente Alto  443535.0
## 270               Pirque  850322.0
## 271    San José de Maipo  479689.2
## 272               Colina  440207.7
## 273                Lampa  515345.8
## 274               Tiltil  412131.1
## 275         San Bernardo  420878.7
## 276                 Buin  392276.4
## 277      Calera de Tango  418073.8
## 278                Paine  460932.0
## 279            Melipilla  375937.3
## 280                Alhué  436358.7
## 281             Curacaví  356534.9
## 282          María Pinto  315592.6
## 283            San Pedro  282272.7
## 284            Talagante  544077.0
## 285             El Monte  327568.4
## 286        Isla de Maipo  304457.1
## 287        Padre Hurtado  577543.5
## 288             Peñaflor  433309.4
## 289             Valdivia  483472.7
## 290               Corral  338814.8
## 291                Lanco  366726.2
## 292            Los Lagos  366846.8
## 293                Máfil  403957.1
## 294            Mariquina  386662.7
## 295             Paillaco  307030.2
## 296          Panguipulli  348079.4
## 297             La Unión  384268.3
## 298              Futrono  324845.2
## 299           Lago Ranco  336548.4
## 300            Río Bueno  349520.8
## 301                Arica  528693.1
## 302            Camarones  321666.7
## 303                Putre  518850.5
## 304              Chillán  427734.3
## 305               Bulnes  269296.3
## 306        Chillán Viejo  396856.6
## 307            El Carmen  308235.3
## 308               Pemuco  317000.0
## 309                Pinto  287240.0
## 310              Quillón  276911.4
## 311          San Ignacio  266991.1
## 312               Yungay  398557.4
## 313             Quirihue  329835.2
## 314           Cobquecura  414685.2
## 315              Coelemu  414964.4
## 316               Ninhue  332908.3
## 317           Portezuelo  263342.9
## 318              Ránquil  403125.0
## 319             Treguaco  278603.5
## 320           San Carlos  360044.1
## 321             Coihueco  300041.7
## 322               Ñiquén  320765.0
## 323           San Fabián  321106.1
## 324          San Nicolás  306468.5